NenadZivotic/lite-agent-skills

Transformez une description de tâche en langage naturel en un modèle d'invite minimal : extrait les espaces réservés {{variable}}, détecte le format de sortie et assemble un échafaudage RÔLE/TÂCHE/ENTRÉE/CONTRAINTES/SORTIE.

Qu'est-ce que lite-agent-skills ?

Cette compétence, nommée « Meta-Prompt Architect (Lite) », permet de convertir une description de tâche en langage naturel en un modèle d'invite structuré et minimal pour un LLM. Elle extrait automatiquement les espaces réservés `{{variable}}` à partir du texte de la tâche, détecte le format de sortie attendu (JSON, XML, etc.) et assemble un échafaudage complet comprenant les sections RÔLE, TÂCHE, ENTRÉE, CONTRAINTES et SORTIE. Son utilisation est particulièrement utile pour les développeurs et les utilisateurs d'agents IA qui souhaitent créer rapidement des invites précises et reproductibles sans partir de zéro. Contrairement à la version complète, cette version « Lite » se concentre sur l'essentiel sans détection de ton ou d'audience. La compétence est fournie avec un script Node.js (offline, zéro dépendance) qui génère un rapport JSON listant les variables, le format de sortie, les avertissements et le modèle d'invite prêt à être affiné par l'utilisateur avant livraison.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/NenadZivotic/lite-agent-skills/tree/HEAD/meta-prompt-architect-lite

Documentation

Meta-Prompt Architect (Lite)

scripts/generate.mjs extrait déterministiquement la structure d'une description de tâche ; vous affinez le libellé et les noms de variables. Le script n'invente jamais d'exigences — il met en évidence ce qui manque.

Règles

Le modèle est un échafaudage, pas l'invite finale. Réécrivez les sections vagues avec les spécificités de l'utilisateur.
Maintenez les noms {{variable}} stables entre ENTRÉE et les références.
La règle d'injection des CONTRAINTES est essentielle — ne la supprimez pas.
Résolvez chaque élément warnings[] en interrogeant l'utilisateur ou en énonçant une hypothèse explicite.

1. Exécution

Nécessite Node 18+, zéro dépendance. Entièrement hors ligne.

node <skill-dir>/scripts/generate.mjs task.txt
echo "..." | node <skill-dir>/scripts/generate.mjs -

JSON sur stdout ; code de sortie 1 en cas d'avertissements, 2 en cas d'erreur de lecture ou d'utilisation.

2. Lire le rapport

variables[] : {name, source} espaces réservés {{placeholders}} candidats.
format : format de sortie détecté ou null.
warnings[] : lacunes à combler.
template : l'échafaudage assemblé.

3. Affiner avant de livrer

Renommez les variables avec le vocabulaire du domaine de l'utilisateur.
Remplissez # OUTPUT avec une forme concrète (schéma JSON, liste de sections, limite de longueur).
Ajoutez les contraintes de domaine implicites dans la description.

Lite vs complet

Le meta-prompt-architect complet détecte en plus le ton et l'audience, ajoute des règles de cas limites pour les hypothèses et ambiguïtés, et génère des ébauches de cas de test de chemin normal, cas limites et adversaires.